Machine Learning Platform for AI

데이터 마이닝 및 분석 요구 사항을 충족하기 위해 다양한 머신 러닝 알고리즘을 제공하는 엔드 투 엔드 플랫폼입니다.

Machine Learning Platform for AI는 사용자에게 데이터 처리, 피쳐 엔지니어링, 모델 교육, 모델 예측, 모델 평가 등 엔드투엔드 머신 러닝 서비스를 제공합니다. Machine Learning Platform for AI는 그 어느 때보다 AI에 더 쉽게 접근할 수 있도록 이러한 모든 서비스를 결합합니다.

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혜택

시각화 인터페이스
Machine Learning Platform for AI는 시각화 웹 인터페이스를 제공하므로 다양한 구성 요소를 캔버스에 드래그 앤 드롭하여 실험을 생성할 수 있습니다. 머신 러닝 모델링은 간단한 단계별 절차로, 실험 생성 시 효율성을 높이고 비용을 절감합니다.
엔드투엔드 솔루션
Machine Learning Platform for AI는 머신 러닝 서비스를 사용하므로 이를 통해 엔터프라이즈급 머신 러닝 데이터 모델링 및 애플리케이션을 위한 완전한 워크플로를 생성할 수 있습니다.
수많은 알고리즘
Machine Learning Platform for AI는 회귀, 분류, 클러스터링, 텍스트 분석, 재무, 시계열과 같은 시나리오를 다루는 100여 개의 알고리즘 구성 요소를 제공합니다. 이러한 구성 요소는 모두 Alibaba Group 내부 서비스에서 테스트되었으며 높은 안정성과 성능을 제공합니다.
강력한 컴퓨팅 기능
Machine Learning Platform for AI의 인프라는 Alibaba Cloud 분산 컴퓨팅 클러스터를 활용합니다. 이를 통해 Machine Learning Platform for AI는 많은 수의 동시 알고리즘 컴퓨팅 작업을 처리할 수 있습니다.

특징

  • 데이터 처리

    데이터 처리

    Machine Learning Platform for AI는 데이터 처리를 위한 데이터 사전 처리 구성 요소와 피쳐 엔지니어링 구성 요소를 제공합니다. 데이터 전처리 구성 요소에는 정규화, 표준화, 데이터 샘플링 및 데이터 필터링이 포함됩니다. 피쳐 엔지니어링 구성 요소에는 기능 변환, 기능 생성 및 기능 중요도 평가가 포함됩니다.

  • 데이터 마이닝 및 분석

    Machine Learning Platform for AI는 데이터 분석을 위한 통계 구성 요소, 머신 러닝 구성 요소 및 네트워크 분석 구성 요소를 제공합니다. 통계 구성 요소에는 통계 분석 및 데이터 시각화 분석이 포함됩니다. 머신 러닝 구성 요소에는 회귀, 분류 및 클러스터링이 포함됩니다. 네트워크 분석 구성 요소에는 라벨 전파 및 연결된 가장 큰 하위 그래프가 포함됩니다.

  • NLP(Natural Language Processing)

    Machine Learning Platform for AI는 단어 분할, 지원 중단된 단어 필터링, LDA, TF-IDF, 텍스트 요약을 비롯하여 NLP용 텍스트 처리 구성 요소를 제공합니다.

  • 아키텍처

    Machine Learning Platform For AI의 아키텍처는 여러 계층으로 구성됩니다. 계층에는 하단에서 상단까지 컴퓨팅 엔진, 분산 컴퓨팅 아키텍처, 알고리즘 구성 요소 및 서비스 애플리케이션이 포함되어 있습니다. Machine Learning Platform For AI의 컴퓨팅 엔진 계층은 Apsara 분선 컴퓨팅 시스템을 사용합니다. 이를 통해 Machine Learning Platform For AI는 EB 수준 데이터를 동시에 계산할 수 있습니다.


    Machine Learning Platform For AI의 분산 아키텍처 컴퓨팅 계층은 MPI, MR, GRAPH와 같은 여러 분산 컴퓨팅 아키텍처를 지원합니다. 알고리즘 구성 요소 계층은 100개 이상의 머신 러닝 알고리즘을 지원합니다.


    Machine Learning Platform For AI는 자체 알고리즘을 사용하여 서비스 애플리케이션 계층에서 제품 추천, 재무 리스크 관리, 광고와 같은 다양한 서비스 시나리오를 지원할 수 있습니다.

작동 원리

  • 제품 추천
  • 재무 리스크 관리
  • 뉴스 분류
제품 추천

제품 추천

머신 러닝의 일반적인 사용자 시나리오는 제품 추천입니다. 이 시나리오에서는 Machine Learning Platform for AI의 데이터 사전 처리 및 피쳐 엔지니어링 구성 요소를 사용하여 고객의 이전 쇼핑 행동에서 피쳐를 추출할 수 있습니다. 이렇게 하면 쇼핑 행동에 영향을 미치는 피쳐를 확인할 수 있습니다. 그런 다음 머신 러닝 알고리즘은 제품에 대한 고객 행동의 피쳐가 추출된 피쳐와 일치하는지 여부를 확인합니다. 피쳐가 일치하는 경우 행동은 일반적인 쇼핑 행동으로 판단됩니다. 이 결과를 바탕으로 Machine Learning Platform For AI는 제품 판매를 늘리기 위해 고객에게 관련 제품을 추천합니다.

재무 리스크 관리

재무 리스크 관리

Machine Learning Platform for AI는 재무 알고리즘을 사용하여 대출 리스크를 평가할 수 있습니다. Machine Learning Platform For AI는 신용 카드 부채를 청산할 수 있는 고객의 역량을 계산할 수 있는 스코어카드 구성 요소와 금융 기관이 리스크를 효과적으로 관리하는 데 유용한 리스크 지수를 제공합니다.

뉴스 분류

뉴스 분류

문서 분류는 뉴스 업계의 고전적인 텍스트 처리 시나리오입니다. 전통적으로 모든 문서는 수동으로 분류되었으므로 비효율적이며 상당한 인력이 필요했습니다. Machine Learning Platform for AI는 많은 텍스트 분석 구성 요소를 제공하며 이러한 구성 요소는 기존의 문서 분류 데이터를 학습하여 문서를 단시간에 자동으로 분류할 수 있습니다.

FAQ

1. 데이터를 업로드하려면 어떻게 하나요?

Machine Learning Platform for AI 웹 인터페이스에서 데이터를 업로드하려면 데이터가 20MB 미만인지 확인하세요. 20MB보다 큰 데이터를 업로드하려면 MaxCompute 클라이언트를 다운로드한 다음 터널 명령을 사용해야 합니다.

2. 알고리즘 매개변수를 설정하려면 어떻게 하나요?

알고리즘 매개 변수를 설정하려면 알고리즘 구성 요소를 캔버스로 드래그하고 구성 요소를 클릭합니다. 해당 매개변수가 오른쪽 창에 표시됩니다.

3. 실험 결과를 보려면 어떻게 하나요?

Machine Learning Platform for AI가 구성 요소를 성공적으로 실행한 경우 구성 요소에 녹색 체크표시가 나타납니다. 녹색 체크표시가 있는 구성 요소를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 데이터 또는 평가 결과를 볼 수 있습니다.

4. 실험에서 생성된 모델을 보고 다운로드하려면 어떻게 하나요?

모델을 생성하려면 먼저 왼쪽 탐색 창에서 설정 > 일반 > PMML 자동 생성을 선택해야 합니다. 실험을 성공적으로 실행한 후 왼쪽 탐색 창에서 모델을 선택하여 해당 모델을 확인할 수 있습니다. 모델 매개변수를 보려면 모델을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭합니다. 모델을 다운로드하려면 모델을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 PMML 다운로드를 선택합니다.

5. PMML이란 무엇인가요?

PMML은 표준 모델 설명 파일입니다. Machine Learning Platform for AI에서 다운로드한 PMML 파일은 Spark와 같은 오픈소스 엔진에 적용할 수 있습니다.

자격증 과정: 머신 러닝 - 심장병 예측

이 세션에서는 Alibaba Cloud Machine Learning Platform For AI를 사용하여 심장병 환자에서 수집된 데이터를 기반으로 심장병 예측 모델을 생성하는 방법을 소개합니다.

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